Искусственный интеллект глубоко влияет на нашу повседневную жизнь, но непрозрачность его процесса принятия решений вызывает обеспокоенность у общественности. Как гарантировать, что суждения систем ИИ будут как точными, так и справедливыми? Этот вопрос долго беспокоит технологическое сообщество и различные слои общества.
На таком фоне технология DeepProve, представленная компанией Lagrange, появилась как инновационное решение для преодоления кризиса доверия к ИИ. DeepProve основана на технологии машинного обучения с нулевым разглашением (zkML) и предоставляет проверяемые доказательства для процесса вывода ИИ, значительно увеличивая прозрачность и доверие к приложениям ИИ.
Традиционные модели ИИ часто рассматриваются как "черные ящики", и пользователи не могут понять их внутренние механизмы работы, что делает невозможной проверку надежности выходных данных. Это особенно вызывает опасения в таких сферах, как медицина и финансы, где ошибочные решения могут иметь серьезные последствия. Инновация DeepProve заключается в том, что она может генерировать нулевые знания доказательства для процесса вывода ИИ, гарантируя, что результаты действительно исходят от заданной модели и не были изменены.
Более того, стоит отметить производительность DeepProve. По сравнению с другими решениями zkML, скорость генерации доказательств DeepProve быстрее почти в тысячу раз, а время верификации составляет всего 0,5 секунды. Такая эффективность делает его идеальным для сценариев реального времени на уровне предприятий.
В качестве примера медицинского ИИ предположим, что существует система ИИ-диагностики, которая рекомендует планы лечения на основе данных пациентов. Используя технологию DeepProve, система может генерировать доказательство, подтверждающее, что эта рекомендация действительно исходит от модели, сертифицированной FDA, и что процесс обработки данных соответствует требованиям защиты конфиденциальности. Пациентам и врачам не нужно углубленно изучать сложные принципы криптографии, им достаточно подтвердить достоверность результатов с помощью этого доказательства. Такая прозрачность не только может повысить доверие пользователей, но и проложить путь для широкого применения технологий ИИ в других областях.
Появление технологии DeepProve знаменует собой важный шаг в направлении более высокой прозрачности и доверия в индустрии ИИ. Она не только решает давнюю проблему доверия, которая беспокоила развитие ИИ, но и открывает новые возможности для применения ИИ в экосистеме Web3 и реальном мире. С постоянным совершенствованием и продвижением этой технологии у нас есть основания ожидать, что ИИ будет играть важную роль в большем количестве ключевых областей, сохраняя при этом высокую степень надежности и прозрачности.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
3
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GasFeeVictim
· 17ч назад
Кто может доказать, что система доказательства верна...
Искусственный интеллект глубоко влияет на нашу повседневную жизнь, но непрозрачность его процесса принятия решений вызывает обеспокоенность у общественности. Как гарантировать, что суждения систем ИИ будут как точными, так и справедливыми? Этот вопрос долго беспокоит технологическое сообщество и различные слои общества.
На таком фоне технология DeepProve, представленная компанией Lagrange, появилась как инновационное решение для преодоления кризиса доверия к ИИ. DeepProve основана на технологии машинного обучения с нулевым разглашением (zkML) и предоставляет проверяемые доказательства для процесса вывода ИИ, значительно увеличивая прозрачность и доверие к приложениям ИИ.
Традиционные модели ИИ часто рассматриваются как "черные ящики", и пользователи не могут понять их внутренние механизмы работы, что делает невозможной проверку надежности выходных данных. Это особенно вызывает опасения в таких сферах, как медицина и финансы, где ошибочные решения могут иметь серьезные последствия. Инновация DeepProve заключается в том, что она может генерировать нулевые знания доказательства для процесса вывода ИИ, гарантируя, что результаты действительно исходят от заданной модели и не были изменены.
Более того, стоит отметить производительность DeepProve. По сравнению с другими решениями zkML, скорость генерации доказательств DeepProve быстрее почти в тысячу раз, а время верификации составляет всего 0,5 секунды. Такая эффективность делает его идеальным для сценариев реального времени на уровне предприятий.
В качестве примера медицинского ИИ предположим, что существует система ИИ-диагностики, которая рекомендует планы лечения на основе данных пациентов. Используя технологию DeepProve, система может генерировать доказательство, подтверждающее, что эта рекомендация действительно исходит от модели, сертифицированной FDA, и что процесс обработки данных соответствует требованиям защиты конфиденциальности. Пациентам и врачам не нужно углубленно изучать сложные принципы криптографии, им достаточно подтвердить достоверность результатов с помощью этого доказательства. Такая прозрачность не только может повысить доверие пользователей, но и проложить путь для широкого применения технологий ИИ в других областях.
Появление технологии DeepProve знаменует собой важный шаг в направлении более высокой прозрачности и доверия в индустрии ИИ. Она не только решает давнюю проблему доверия, которая беспокоила развитие ИИ, но и открывает новые возможности для применения ИИ в экосистеме Web3 и реальном мире. С постоянным совершенствованием и продвижением этой технологии у нас есть основания ожидать, что ИИ будет играть важную роль в большем количестве ключевых областей, сохраняя при этом высокую степень надежности и прозрачности.